## IMPLEMENTASI SISTEM PEMBUKUAN KASUS SISWA MTSN 35 JAKARTA DENGAN FITUR DISKUSI SANKSI DAN PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)
M.Rizky Alfariz, Desi Ramayanti
Teknik Informatika, Universitas Dian Nusantara Tanjung Duren Jakarta Barat. desi.ramayanti@undira.ac.id

## ABSTRAK
Dalam rangka mengatasi masalah ketidakakuratan data, efisiensi proses, dan keterbatasan akses informasi dalam pengelolaan kasus pelanggaran disiplin siswa di MTsN 35 Jakarta Barat, penelitian ini mengembangkan sebuah aplikasi web. Aplikasi ini dirancang untuk memudahkan proses pencatatan, analisis, diskusi kasus, dan penentuan  sanksi  secara  lebih  efisien  dan  efektif.  Dengan  menggunakan  metode  pengembangan  Waterfall  dan mengintegrasikan  algoritma  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  aplikasi  ini  tidak  hanya  mempercepat  proses manajemen kasus tetapi juga mendukung pembinaan karakter siswa dengan pendekatan yang lebih terstruktur dan objektif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi berbasis web ini berhasil  mengatasi tantangan yang ada dengan meningkatkan kemudahan dalam pencatatan dan pengelolaan kasus, memfasilitasi diskusi dan penentuan sanksi  dengan  cepat,  serta  secara  signifikan  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  pembinaan  karakter  siswa. Implementasi  teknologi  ini  menawarkan  solusi  inovatif  untuk  permasalahan  pendidikan,  menunjukkan  potensi besar dalam memperkuat sistem pendidikan melalui pemanfaatan aplikasi web.
Kata kunci : SAW, Disiplin Siswa, Waterfall, Pendidikan, Sistem Keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  memegang  peran  penting  dalam pembentukan  karakter  dan  kemajuan  masyarakat. Aspek  krusial  dalam  sistem  pendidikan  adalah pengelolaan tata tertib dan disiplin siswa, yang sangat mempengaruhi lingkungan belajar yang kondusif dan efektif. Pengawasan dan dokumentasi pelanggaran tata tertib  oleh  siswa  penting  untuk  pembinaan  karakter dan prestasi akademik  mereka. Sebagai contoh,  studi kasus di MTSN 35 Jakarta Barat menggunakan Buku Kasus  Siswa  untuk  mendokumentasikan  pelanggaran siswa. Namun, metode manual dan tulisan tangan ini memiliki  kelemahan,  termasuk  keterbatasan  akses bagi  guru,  proses  akumulasi  data  yang  memakan waktu,  dan  kesulitan  dalam  mengidentifikasi  pola perilaku siswa.
Di  era  digital  saat  ini,  solusi  berbasis  teknologi menjadi penting untuk mengatasi hambatan-hambatan tersebut.  Penelitian  ini  mengusulkan  pengembangan aplikasi  berbasis  website  khusus  untuk  MTSN  35 Jakarta Barat. Aplikasi ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pengelolaan  kasus  pelanggaran  siswa,  dengan kemampuan penginputan data secara real-time, akses oleh multiple users, dan analisis data yang lebih cepat dan akurat.
Penelitian  ini  juga  melibatkan  perancangan  dan pengembangan  aplikasi,  termasuk  implementasi Algoritma perhitungan sanksi lanjutan untuk memanggil  orang  tua  siswa  berdasarkan  klasifikasi pelanggaran.  Tujuannya  adalah  menciptakan  sistem pendataan  yang  jelas,  valid,  dan  terorganisir, memudahkan  guru  dan  pengawas  dalam  mencatat kasus  siswa.  Manfaat  penelitian  ini  bersifat  teoritis dalam pengembangan teori pendidikan dan pragmatis
dalam  meningkatkan  efisiensi  kerja  guru  serta pengawas,  berkontribusi  pada  kualitas  pembelajaran dan prestasi akademik di sekolah.
Untuk  mendukung  basis  teoritis  dan  praktis pengembangan  aplikasi  ini,  penelitian  ini  mencakup studi  pustaka  yang  relevan.  Ini  termasuk  penelitian serupa  di  lembaga  pendidikan  lain,  metodologi pengembangan, dan hasil yang dicapai. Penelitian ini berpotensi  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam konteks  pengelolaan  disiplin  siswa  di  lingkungan pendidikan  modern  dengan  memanfaatkan  teknologi informasi.
Widianto  dan  Wahyusari  (2022)  menjelaskan dalam penelitian "Sistem Informasi Poin Pelanggaran Siswa  Dengan  Notifikasi  Whatsapp"  bagaimana teknologi  informasi  dapat  memperbaiki  proses dokumentasi  dan  pengawasan  pelanggaran  tata  tertib siswa,  memungkinkan  otomatisasi  perhitungan  poin pelanggaran  dan  notifikasi  langsung  ke  orang  tua siswa [1]. Gozali dan Simatupang (2020) mengembangkan "Sistem Monitoring Siswa Bermasalah  Berbasis  Web  di  SMP  Insan  Cendekia Arrasyid,"  yang  menunjukkan  peningkatan  efisiensi dan  efektivitas  dalam  pengawasan  perilaku  siswa melalui  digitalisasi  [2].  Sarwido  dkk.  (2022) menerapkan aplikasi monitoring prestasi dan pelanggaran  siswa  menggunakan  framework  Laravel di  SMK  Wikrama  1  Jepara,  memberikan  kemudahan bagi  pembimbing  rayon  dalam  memonitoring  siswa [3].  Terakhir,  Anasputri  dkk.  (2023)  menyoroti pentingnya aplikasi  web dalam "Aplikasi Monitoring Pelanggaran  Siswa  Berbasis  Web  di  SDN  003 Samarinda"  untuk  memantau  dan  mengontrol pelanggaran  siswa,  menggarisbawahi  pentingnya fungsionalitas dan keandalan sistem [4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
S imple  additive  weighting (SAW)  merupakan metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  kriteria. Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi matrik  keputusan,  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.  Metode  ini  mengharuskan  pembuat  keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Nilai total untuk sebuah  alternatif  diperoleh  dengan  menjumlahkan seluruh  hasil  perkalian  antar  rating  dan  bobot  tiap atribut.  Rating  tiap  atribut  haruslah  bebas  dimensi dalam  arti  telah  melewati  proses  normalisasi sebelumnya.  Metode  SAW  mengenal  adanya  dua atribut yaitu kriteria keuntungan ( benefit criteria ) dan kriteria biaya ( cost criteria ). Perbedaan mendasar dari kedua  kriteria  ini  adalah  dalam  pemilihan  kriteria Ketika mengambil keputusan [5]. Rumus untuk melakukan normalisasi tersebut ialah: ● Untuk benefit criteria
𝑅𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝐴𝑋𝑖 𝑥𝑖 𝑗 , jika J adalah benefit criteria. (1).
● Untuk cost  criteria 𝑅𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑁 𝑖 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 jika  j  adalah cost criteria (2). Dengan: R ij = nilai rating kinerja normalisasi X ij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max i xij = nilai terbesar dari setiap kriteria i Min I xij = nilai terkecil dari setiap kriteria i Dimana rij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif  A i pada  atribut  C i , i =  1,2,… m dan j = 1,2… n . Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i ),  ialah sebagai berikut:
𝑉𝑖 = ∑ 𝑛 𝑗=1
𝑊𝑗𝑟𝑖𝑗
(3)
Dengan: V i = urutan untuk setiap alternatif W j = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif A i lebih dipilih.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Pengumpulan Data
3.1.1. Studi literatur
Langkah  awal  ini  melibatkan  pengumpulan data  dari  berbagai  sumber  tertulis,  termasuk  jurnal ilmiah dan sumber dari internet [6]. 3.1.2. Observasi
Tahap ini fokus pada pengamatan langsung di lingkungan  sekolah,  khususnya  terhadap  pihak-pihak yang  terlibat  dalam  penanganan  kasus  pelanggaran siswa [6].

## 3.1.3. Wawancara
Wawancara dengan guru kurikulum dan pihak terkait  lainnya  akan  menjadi  metode  penting  untuk mengumpulkan  data  spesifik  tentang  kasus-kasus pelanggaran siswa [7].

## 3.2. Metode Pengembangan Sistem
Dalam  pengembangan  sistem  informasi  buku kasus  pelanggaran  siswa/siswi  untuk  MTSN  35 Jakarta Barat, metode Waterfall dipilih sebagai metode pengembangan sistem. Keputusan ini didasarkan pada kejelasan  kebutuhan  sistem  dan  kemungkinan perubahan sistem yang sangat kecil. Metode Waterfall, dikenal  dengan  pendekatannya  yang  berurutan  dan sistematis, memastikan bahwa setiap tahap diselesaikan  sepenuhnya  sebelum  beralih  ke  tahap berikutnya [1].

## Gambar 1. Waterfall
Metode Waterfall merupakan pendekatan SDLC (Software Development Life Cycle) paling awal yang digunakan untuk pengembangan perangkat lunak [8]. Berikut  tahapan  yang  akan  diikuti  dalam  metode pengembangan sistem waterfall ini:

## 3.2.1. Requirement Analysis (Analisis Kebutuhan)
Gambar 2. Gambaran Sistem Usulan
Sistem  Pembukuan  Kasus  dengan  fitur  Nilai Pendapat diskusi di MTSN 35 Jakarta Barat, sistem ini memiliki 2 fokus yaitu Role User Guru, Siswa, Guru BK,  Pengawas, dan staff .  Dan  juga  menerapkan Algoritma SAW untuk  membuktikan  penilaian  dari
keputusan  penerapan  sanksi  pada  pengadaan  pasal baru  yang  belum  pernah  ditulis  di  MTSN  35  Jakarta Barat.
Aplikasi  ini  terbagi  menjadi  2  fitur,  yaitu Input Kasus Siswa dan sistem pendukung keputusan metode SAW .

## 3.2.2. Design (Perancangan Sistem)
Gambar 3. Diagram Use Case Kasus Siswa
Diagram  Use  Case  diatas  untuk Kasus  Siswa terdiri dari 2 halaman Data Kasus & Add Kasus , dsini untuk  pera  setiap  guru  dan  pengawas  melakukan penindakan  pencatatan  siswa  yang  melanggar  setiap larangan.  Informasi  data  kasus  akan  di  kelola  oleh Staff  dan  Guru  BK  untuk role  Guru dan Pengawas hanya bisa melakukan create & edit .
Gambar 4. Digram Use Case Diskusi Sanksi & SAW
Diagram  Use  Case  diatas  untuk  Diskusi  Sanksi Pasal  Baru  dan  Algoritma  Keputusan  SAW.  Menu Diskusi Sanksi memungkinkan GuruBK&Staff membuka diskusi, menambahkan opsi sanksi (Alternatif), dan  mengelola  nilai pendapat. Pengguna GuruBK&Staff  memiliki  control  lengkap,  sementara
Guru&Pengawas  hanya  dapat  membaca.  Setelah diskusi,  GuruBK&Staff  melihat  hasil  nilai  untuk menerapkan  Algoritma  SAW.  Pada  halaman  SAW, mereka memasukkan alternatif, memberikan nilai, dan melihat hasil perhitungan oleh Algoritma SAW.
Gambar 5. Entiti Relationship Diagram (ERD) Kasus Siswa
Dapat dilihat dari diagram diatas, ERD tersebut menggambarkan  representasi  dari  struktur  database Penginputan Kasus Siswa.
Gambar 6. Entity Relationship Diagram (ERD) Diskusi Sanksi & SAW
Dapat dilihat dari diagram diatas, ERD tersebut menggambarkan  representasi  dari  struktur  database Diskusi Sanksi dan Algoritma SAW untuk pendukung keputusan Diskusi  Sanksi .  Dapat  terlihat  dari  2 diagram  tersebut  bahwa  entitas  utamanya  adalah Users,  Larangan&Sanksi(ringan,  sedang,  berat), kelas,  kriteria,  diskusi, dan alternative .perlu  dibuat terlebih  dahulu  sebelum  melakukan  operasi  terhadap masing-masing entitas.
3.2.3. Proses  Perhitungan  Keputusan  Diskusi dengan SAW Berikut langkah-langkah dalam metode simple additive weighting (SAW) ialah sebagai berikut:
Tahap  1  : Menentukan  data  sampel  sanksi (Alternative) dari pasal baru yang akan diterapkan :

## Tabel 1. Data Sampel
Pasal terlibat masalah narkoba dan atau minuman keras No Kode Sanksi 1 A1 Orang tua dipanggil 2 A2 Skor 3 hari 3 A3 Diberi tugas hafalan dan menjadi pertimbangan untuk kenaikan kelas 4 A4 Pengabdian sekolah membersihkan toilet sesuai gender
Terdapat  4  pilihan  sanksi  yang  akan  dinilai berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  sudah  ditentukan dari  salah  satu  topik  pasal  baru.  4  sanksi  menjadi kandidat (Alternatif) tersebut [9].
Tahap 2: Menentukan kriteria dan bobot.
Tabel 2. Kriteria Kode kriteria Bobot C1 Kedisiplinan Untuk Siswa 0,25 C2 Pembentukan sikap untuk siswa 0,2 C3 Tanggung jawab siswa 0,1 C4 Pembentukan akhlak untuk siswa 0,15 C5 Efek jera untuk siswa 0,3
Selain data sample, kriteria dan bobot merupakan bagian  terpenting  dalam  metode  SAW.  Hal  ini dikarenakan  kriteria  dan  bobot  digunakan  untuk perhitungan terhadap data sampel. Dalam perhitungan ini, kerna semaking tinggi nilainya dianggap semakin baik,  setiap  kriteria  dihitung  menggunakan  atribut benefit dari  metode  SAW.  Ini  berarti  semakin  besar nilai yang dimiliki oleh setiap alternatif pada kriteria- kriteria  tertentu,  semakin  tinggi  pula  skornya. Pendekatan  ini  memberikan  keunggulan  pada alternatif dengan nilai yang lebih tinggi, sesuai dengan karakteristik atribut benefit dalam metode SAW [9].
Tahap 3: Menentukan Nilai kriteria Alternatif Sanksi.

## Tabel 3. Pemberian Nilai Pendapat
Pilihan penilaian Opsi Sanksi (Alternatif) Nilai Sesuai 3 Mungkin Sesuai 2 Tidak Sesuai 1
Nilai  kriteria  opsi  sanksi  didapatkan  dari pendapat  para  guru  yang  ikut  berpartisipasi  dalam penentuan  pasal  dan  sanksi  baru.  Setiap  guru  yang berpartisipasi akan memberikan pendapat pada setiap alternatif  sanksi  yang  akan  berupa  nilai  seperti  tabel diatas [9].
Tabel 4. pengisian nilai kriteria
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 7 8 7 4 5 A2 6 8 6 4 4 A3 5 6 6 6 4 A4 6 8 4 4 4
Dari  tabel  diatas  adalah  nilai  yang  diperoleh dengan menjumlahkan nilai pendapat dari setiap guru maka  pada  total  jumlah  yang  akan  menjadi  nilai kriteria sanksi (Alternatif) [9].
Tahap 4: Perhitungan Normalisasi Setelah  didapatkan  nilai  untuk  masing-masing kriteria  dari  setiap  alternatif  yang  didapat  dari penjumlahan  nilai  pendapat  dari  partisipan  diskusi, maka selanjutnya adalah menghitung nilai normalisasi sebagai berikut:
𝑟11 = 7 𝑀𝐴𝑋[7; 6; 5; 6] + 7 7 = 1 𝑟21 = 6 𝑀𝐴𝑋[7; 6; 5; 6] + 6 7 = 0,857143 𝑟31 = 5 𝑀𝐴𝑋[7; 6; 5; 6] + 6 7 = 0,714286
𝑟41 = 6 𝑀𝐴𝑋[7;6;5;6] + 6 7 = 0,857143 (4)
Dari hasil r11 sampai r45 maka dibuatkan normalisasi matrik R sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Normalisasi C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 1 1 0,666667 1 A2 0,857143 1 0,857143 0,666667 0,8 A3 0,714286 0,75 0,857143 1 0,8 A4 0,857146 1 0,571429 0,666667 0,8
Tahap 5 : Perhitungan Pembobotan
Hasil  Normalisasi  yang  didapat  akan  dikalikan dengan  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria  penilaian  dan kemudian dijumlahkan menggunakan rumus:
𝑉𝑖 = ∑ 𝑛 𝑗=1 𝑊𝑗𝑟𝑖𝑗
(5) V i = Nilai terbobot untuk alternatif ke-1 atau ranking untuk setiap alternatif n = jumlah kriteria yang digunakan dalam analisis Wj =  bobot  yang  diberikan  untuk  kriteria  ke- j ( j = 1,2,…, n ) atau nilai bobot dari setiap kriteria. rij = nilai kinerja (rating)  alternatif ke- I pada kriteria ke- j atau rating kinerja ternormalisasi.
Dengan  persamaan  diatas,  maka  akan  didapat  hasil seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan Bobot
C1 C2 C3 C4 C5 Hasil A1 0,25 0,2 0,1 0,100000  0,3  0,950000 A2 0,214286  0,2  0,085714  0,100000  0,24  0,840000 A3 0,178571  0,15  0,85714 0,15 0,24  0,804285 A4 0,214286  0,2  0,57142  0,100000  0,24  0,811428
Tahap 6 : Perangkingan Langkah  terakhir  adalah  proses  perangkingan berdasarkan  nilai  V  terbesar  hasil  perangkingan tersebut adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Perangkingan Rangking Alternatif Total Nilai 1 A1 0,950000 2 A2 0,840000 3 A4 0,811428 4 A3 0,804285
Sehingga dengan demikian nilai terbaik ada pada V1 dengan alternatif A1 adalah alternatif yang terpilih sebagai  alternatif  terbaik.  Dengan  kata  lain,  sanksi Orang tua dipanggil (A1) akan terpilih sebagai sanksi pada  pasal  baru terlibat  masalah  narkoba  dan  atau minuman keras yang akan ditambahkan di data pasal [9].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi (Pengimplementasian) Untuk mewujudkan implementasi Sistem Aplikasi Berbasi Web Pembukuan Kasus Dengan Fitur Diskusi  Sanksi  Dan  Keputusan  Pendukung  Diskusi Menggunakan Metode SAW, maka dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  berorientasi objek,  seperti Hyperlink  Text  Markup  Language (HTML),  Javascript,  Dan Hypertext  Preprocessor (PHP).  Berikut  adalah  implementasi  kode  controller yang  dirancang  untuk  memastikan  keterlibatan  yang optimal dalam proses pembuatan Aplikasi
Gambar 7. Kode Controller Kasus Siswa Create&Update
Fungsi store pada  kode  diatas  bertujuan  untuk menyimpan  data  Kasus  Siswa  ke  dalam database . Dalam  kode  loop,  setiap Id  Pelaku yang  baru  saja diinput akan digunakan untuk menyimpan data Kasus Siswa  yang  terkait,  dengan  memastikan  pengguna dengan id tersebut tidak menjadi Pelaku lain. Sementara  pada  fungsi update digunakan  untuk memperbarui data Kasus Siswa yang sudah ada dalam database berdasarkan Id yang diberikan.
Gambar 8. Kode Controller Perhitungan SAW
Fungsi tampil  Perhitungan pada  kode  diatas digunakan  untuk  menampilkan  halaman  perhitungan Nilai metode SAW. Prosesnya melibatkan pengambilan Nilai SAW dari database .
Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  normalisasi untuk setiap Alternatif berdasarkan kriteria . Bobot dari setiap kriteria diambil dari tabel kriteria . Selanjutnya, menghitung  Nilai  Bobot  untuk  setiap Alternatif dan hasil  akhir  ranking  berdasarkan  Nilai Bobot  kriteria . Hasil perhitungan ini disajikan dalam halaman hitung untuk ditampilkan.
Gambar 9. Login
Login merupakan halaman yang berfungsi untuk pengaksesan  ke  dalam aplikasi  web Pembukuan Kasus.
Dashboard merupakan sebuah halaman awal saat pengguna masuk setelah login.
Gambar 11. Profile
Profile  merupakan  halaman  yang  dimana  berisi informasi  biodata  si  pengguna  serta  rekam  kasus pengguna  yang  sudah  dilakukan  dan di  input oleh penindak.
Gambar 12. Larangan&Sanksi
Larangan&Sanksi  merupakan  data  informasi pasal yang sudah ada dan diterapkan di sekolah MTSN 35  Jakarta  Barat.  Halaman  tersebut  berfungsi  untuk menjadi  penentu  aturan  di  sekolah  ketika  siswa/i melakukan  pelanggaran  yang  sudah  di  input  di  tabel tersebut.
Gambar 13. Data Rekam Kasus Siswa
Kasus  Siswa  merupakan  halaman  rekam informasi siswa/i yang sudah melakukan pelanggaran, pada  halaman  tersebut  berisi  informasi  siswa/i  dan pasal yang dilanggar olehnya.
Gambar 14. Diskusi Sanksi Pasal Baru
Diskusi  Sanksi  merupakan  halaman  untuk GuruBK melakukan penentuan Sanksi pada pasal baru yang  akan  diterapkan  di  sekolah  MTSN  35  Jakarta Barat.
Gambar 15. Pendukung Keputusan Diskusi Sanksi SAW
Keputusan  SAW  merupakan  halaman  untuk keperluan  pendukung  keputusan  Sanksi  yang  akan dihitung  oleh  Algoritma  SAW.  Halaman  tersebut berfungsi untuk mengisikan nilai dari setiap alternatif yang  ada  atau Opsi  Sanksi .  Dan  setelah  semua  nilai telah diisi oleh pengguna GuruBK maka bisa langsung melakukan perhitungan oleh aplikasi web .
Gambar 16. Hasil Pengimplementasian Perhitungan SAW
Pengguna  bisa  langsung  melihat  ranking keputusan  yang  didapat  dari  perhitungan  tersebut dengan  menekan  tombol Detail  Hasil  Perhitungan SAW .
4.2. Testing (Pengujian) Pengujian  metode Black  Box dilakukan  pada halaman  aplikasi web Pembukuan  Kasus  Siswa Dengan  Fitur  Diskusi  Pasal  Baru  Dan  Keputusan Pendukung Menggunakan Metode SAW Di MTSN 35 Jakarta Barat. Pengujian tersebut melibatkan test Black Box pada  fungsi-fungsi  yang  terdapat  dalam  sistem, termasuk  fungsionalitas  diskusi  pasal  baru  dan keputusan  pendukung,  untuk  memastikan  bahwa aplikasi beroperasi secara sesuai [10].
Tabel 8. Pengujian (Testing) Skenario Test Test Case Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Log in Mengklik Tombol Log in dengan Username dan Password yang benar Sistem akan mengarahkan ke halaman Dashboard Sesuai Harapan Create & Update sesuai form yang diberikan oleh aplikasi web Mengisi form Create & Update yang sesuai Sistem akan memvalidasi form tersebut dan menyimpanya kedalam database Sesuai Harapan Create & Update tidak sesuai form yang diberikan oleh aplikasi web Mengisi form Create & Update yang tidak sesuai Sistem akan memvalidasi form tersebut dan akan memberikan notif eror dan gagal menyimpan ke dalam database Sesuai Harapan Notif Delete Mengklik tombol delete pada suatu data Sistem akan memberikan notif konfirmasi penghapusan  data Sesuai Harapan Konfirmasi Delete Mengklik tombol notif konfirmasi delete Sistem akan memvalidasi form delete dan menghapus data berdasarkan Id Sesuai Harapan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Aplikasi Pembukuan Kasus Siswa yang dikembangkan  untuk  MTSN  35  Jakarta  Barat,  yang dilengkapi dengan fitur diskusi sanksi pasal baru dan pendukung  keputusan  berbasis  metode  Simple Additive Weighting (SAW), telah berhasil menunjukkan  konsistensi  dan  kesesuaian  fungsi melalui  pengumpulan  dan  perangkingan  data  dari berbagai  tabel  serta  uji  Black  Box.  Keberhasilan aplikasi ini terutama terletak pada solusi efektif yang ditawarkan  dalam  pengelolaan  dan  pencatatan  kasus siswa  dengan  pendekatan  SAW,  memungkinkan penilaian  objektif  sanksi  pasal  baru  berdasarkan kriteria  kedisiplinan,  pembentukan  sikap,  tanggung jawab,  pembentukan  akhlak,  dan  efek  jera  siswa, dengan bobot yang disesuaikan untuk  mencerminkan kontribusi masing-masing dalam penentuan nilai.
Dalam  peningkatan  aplikasi,  disarankan  untuk meningkatkan  keamanan  dan  perlindungan  privasi data  siswa,  memastikan  kepatuhan  terhadap  regulasi privasi pendidikan dan mengimplementasikan langkah-langkah  keamanan  yang  lebih  canggih,  serta memperkuat  implementasi  fitur  diskusi  sanksi  pasal baru yang dinamis, memberikan ruang bagi partisipasi aktif guru dan siswa dalam mendiskusikan dan menilai sanksi  yang  diajukan,  dengan  fleksibilitas  dan kejelasan proses diskusi sebagai fokus utama.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Artikel,  A.  Widianto,  and  R.  Wahyusari, “Sistem  Informasi  Poin  Pelanggaran  Siswa Dengan  Notifikasi  Whatsapp  Student  Point Information System
With Whatsapp Notification,” Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS , vol. 4, no. 02, pp. 169–178, 2022.
[2]  M.  H.  G.  Dede  Herman  and  Dwi  Sartika Simatupang, “Sistem monitoring siswa bermasalah berbasis web di smp insan cendekia arrasyid,” Jurnal CoSciTech (Computer Science and  Information  Technology) ,  vol.  3,  no.  3,  pp. 510–517, Dec. 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i3.4307.
[3]  P. Pertama, P. Kedua, P. Ketiga, P. Keempat, U. Islam,  and  N.  U.  Jepara,  “PENERAPAN
APLIKASI  MONITORING  PRESTASI  DAN PELANGGARAN  SISWA  MENGGUNAKAN FRAMEWORK LARAVEL PADA SMK WIKRAMA  1  JEPARA  Sarwido,  *1)  ,  Teguh Tamrin 2) ,  Adi Sucipto 3) , Muhammad Ilham Syafi’I 4),” vol. 1, no. 2, pp. 28–32, 2022.
[4]  T. N. Anasputri, M. Zulfariansyah, Y. Kuncoro, and  U.  Kalimantan  Timur,  “APLIKASI MONITORING PELANGGARAN SISWA BERBASIS WEB DI SDN 003 SAMARINDA,” Bulan 5 Tahun, 2023.
[5]  L.  V  Aprilian  and  M.  H.  K.  Saputra, Belajar cepat  metode  SAW .  Kreatif,  2020.  [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=SXvtDwA AQBAJ
[6]  D. Ariyani, M. Rasyidan, M. Kom, A. Setiawan, and  S.  Kom,  “APLIKASI  MONITORING PELANGGARAN  DAN  SANKSI  SISWA BERBASIS  WEB  PADA  SMA  NEGERI  1 PAMUKAN UTARA
KABUPATEN
KOTABARU,” 2022.
[7]  M. R. Fauzi, D. S. Rusdianto, and H. Nurwarsito, “Pengembangan Sistem Pencatatan Pelanggaran Mahasiswa (Studi Kasus: Fakultas Ilmu Komputer  Universitas  Brawijaya),”  2020. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[8]  A.  Baijuri,  F.  Fasiha,  and  A.  Musaddad, “SISTEM INFORMASI PENGOLAHAN
DATA PELANGGARAN SISWI SMK IBRAHIMY  1  BERBASIS  WEB,” JUSTIFY :
Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy , vol. 1, no. 1,
pp.
28–33,
Jul. 2022,
doi:
10.35316/justify.v1i1.2037.
[9]  Frans’s  Alfiando,  Jordi  Esa  Putra,  and Muhammad Fiqran, “Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Dosen  Terfavorit  Pilihan Mahasiswa Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW),” Majalah  Ilmiah UPI  YPTK ,  pp.  1–7,  Jun.  2021,  doi: 10.35134/jmi.v28i1.60.
[10]  G. Setiaji and L. Yulianti, “Implementasi Metode Smart  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pelanggaran Tata Tertib Siswa,” 2695.